基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法与流程

文档序号:25612306发布日期:2021-06-25 15:17阅读:来源:国知局

技术特征:
1.基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:包括以下步骤:s1.历史购物订单及浏览记录筛选:根据预设的时间段筛选用户在电子商务平台上的历史购物订单,并将筛选的各历史购物订单按照购物时间的先后顺序进行编号,依次标记为1,2...i...n,同时统计各历史购物订单对应的浏览记录数量,进而对各历史购物订单对应的各条浏览记录按照浏览时间的先后顺序进行编号,分别标记为1,2...j...m,其中各条浏览记录分别对应一个浏览商品;s2.历史购物订单基本参数及浏览记录商品参数获取:分别对标记的各历史购物订单获取其对应的购物商品种类、购物商品品牌和购物商品价格,由此将其构成历史购物订单基本参数集合q
w
(q
w
1,q
w
2,...,q
w
i,...,q
w
n),q
w
i表示为第i个历史购物订单的基本参数对应的数值,w表示为基本参数,w=r1,r2,r3,分别表示为购物商品种类、购物商品品牌、购物商品价格,同时将各历史购物订单对应的各条浏览记录获取其对应的浏览商品品牌和浏览商品价格,进而将各条浏览记录对应的浏览商品品牌和浏览商品价格构成历史购物订单对应浏览记录商品参数集合p
ui
(p
ui
1,p
ui
2,...,p
ui
j,...,p
ui
m),p
ui
j表示为第i个历史购物订单对应第j条浏览记录的商品参数对应的数值,u表示为商品参数,u=e1,e2,分别表示为浏览商品品牌、浏览商品价格;s3.历史购物订单对应的目标浏览记录筛选:根据历史购物订单的编号顺序,依次从历史购物订单基本参数集合中提取各历史购物订单对应的购物商品品牌,并根据各历史购物订单对应各条浏览记录的编号顺序,依次从历史购物订单对应浏览记录商品参数集合中提取各历史购物订单对应各条浏览记录的浏览商品品牌,由此将各历史购物订单对应的购物商品品牌与该历史购物订单对应各条浏览记录的浏览商品品牌进行相互对比,统计各历史购物订单对应各条浏览记录的浏览商品品牌中与该历史购物订单对应的购物商品品牌相同的浏览记录编号,可记为1,2...k...z,该浏览记录记为目标浏览记录;s4.历史购物订单对应可接受购物价格参数分析:从历史购物订单基本参数集合中提取各历史购物订单对应的购物商品价格,同时根据各历史购物订单对应的目标浏览记录编号从历史购物订单对应浏览记录商品参数集合中提取各历史购物订单对应各条目标浏览记录对应的浏览商品价格,进而构成历史购物订单目标浏览记录浏览商品价格集合g
i
(g
i
1,g
i
2,...,g
i
k,...,g
i
z),g
i
k表示为第i个历史购物订单对应第k条目标浏览记录对应的浏览商品价格,由此将各历史购物订单对应的购物商品价格与历史购物订单目标浏览记录浏览商品价格集合中该历史购物订单对应各条目标浏览记录对应的浏览商品价格进行对比,统计各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的浮动系数,同时根据各历史购物订单对应的购物商品价格和历史购物订单目标浏览记录浏览商品价格集合统计各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的主体价格;s5.历史购物订单对应可接受购物价格范围分析:根据各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的浮动系数和各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的主体价格统计各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的上限值和下限值,并由此获取各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格范围;s6.日常购物商品种类对应偏好商品品牌分析:从历史购物订单基本参数集合中依次提取各历史购物订单对应的购物商品种类,并将其进行相互对比,查看是否存在相同的购
物商品种类,若存在相同的购物商品种类,表明该购物商品种类为日常消耗品,该相同购物商品种类记为日常购物商品种类,进而将日常购物商品种类对应的历史购物订单进行归类,得到日常购物商品种类对应的历史购物订单编号,同时将日常购物商品种类对应各历史购物订单的购物商品品牌进行相互对比,查看是否存在相同的购物商品品牌,若存在相同的购物商品品牌,则统计相同购物商品品牌的数量,若该日常购物商品种类对应的相同购物商品品牌数量只有一个,则该购物商品品牌即为该日常购物商品种类对应的偏好商品品牌,若该日常购物商品种类对应的相同购物商品品牌数量不只一个,则从该日常购物商品种类对应的若干相同购物商品品牌中筛选一个相同购物商品品牌,作为该日常购物商品种类对应的偏好商品品牌,由此按照以上方式得到用户历史购物订单中各日常购物商品种类对应的偏好商品品牌;s7.日常购物商品种类对应偏好商品品牌的综合可接受购物价格范围分析:根据各日常购物商品种类对应的偏好商品品牌和各日常购物商品种类对应的历史购物订单编号,从各日常购物商品种类对应的若干历史购物订单中筛选出与该日常购物商品种类对应的偏好商品品牌一致的历史购物订单编号,可记为1,2...b...y,该历史购物订单记为匹配历史购物订单,此时根据各日常购物商品种类对应的各匹配历史购物订单编号获取该匹配历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格范围,由此将各日常购物商品种类对应各匹配历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格范围进行相互对比,得出可接受购物价格的交集范围,作为用户对应各日常购物商品种类对应偏好商品品牌对应的综合可接受购物价格范围;s8.偏好商品品牌商品筛选推荐:根据用户对应各日常购物商品种类对应偏好商品品牌对应的综合可接受购物价格范围,在电子商务平台上对应的众多商品种类中筛选出该用户对应的日常购物商品种类,并从日常购物商品种类对应的众多商品品牌中提取出与该日常购物商品种类对应偏好商品品牌一致的商品,同时对提取的与该日常购物商品种类对应偏好商品品牌一致的各商品获取其对应的价格,进而将其与该日常购物商品种类对应偏好商品品牌对应的综合可接受购物价格范围进行对比,分析提取的各商品的价格是否在综合可接受购物价格范围内,若在,则保留该商品,若不在,则剔除该商品,由此将保留下的商品推荐给该用户。2.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述s1中根据预设的时间段筛选用户在电子商务平台上的历史购物订单,其具体筛选过程如下:d1:获取预设时间段对应的设置时间起点和设置时间截点;d2:获取该用户在电子商务平台上所有历史购物订单,并获取各历史购物订单对应的购物时间;d3:将获取的各历史购物订单对应的购物时间与设置时间起点和设置时间截点进行对比,判断各历史购物订单对应的购物时间是否在设置时间起点和设置时间截点之内,若在,则保留该历史购物订单,若不在,则去除该历史购物订单,由此保留下的各历史购物订单即为预设时间段内用户在电子商务平台上的历史购物订单。3.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述s1中统计各历史购物订单对应的浏览记录数量的具体统计方法执
行以下步骤:t1:以各历史购物订单对应的购物时间作为各历史购物订单对应的浏览记录筛选截止时间,根据预设的时间间隔,统计各历史购物订单对应的浏览记录筛选开始时间;t2:获取该用户在电子商务平台上的所有浏览记录,并提取各条浏览记录对应的浏览时间;t3:将各条浏览记录对应的浏览时间分别与各历史购物订单对应的浏览记录筛选开始时间和浏览记录筛选截止时间进行对比,判断各条浏览记录对应的浏览时间是否在某历史购物订单对应的浏览记录筛选开始时间和浏览记录筛选截止时间之内,进而保留浏览时间在各历史购物订单对应的浏览记录筛选开始时间和浏览记录筛选截止时间之内的浏览记录,该保留下的浏览记录即为各历史购物订单对应的浏览记录。4.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的浮动系数的计算公式为ε
i
表示为第i个历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的浮动系数,q
r3
i表示为第i个历史购物订单对应的购物商品价格。5.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的主体价格的统计方法如下:h1:根据历史购物订单目标浏览记录浏览商品价格集合统计各历史购物订单对应目标浏览记录的平均浏览商品价格,其计算公式为h2:根据各历史购物订单对应的购物商品价格和各历史购物订单对应目标浏览记录的平均浏览商品价格统计各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的主体价格,其计算公式为x
i
表示为第i个历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的主体价格,a、b分别表示为预定义的购物商品价格、平均浏览商品价格对应可接受购物主体价格的权重影响系数。6.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的上限值计算公式为f
i上
=x
i

i
,f
i上
表示为第i个历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的上限值,各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的下限值计算公式为f
i下
=x
i

ε
i
,f
i下
表示为第i个历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格的下限值,各历史购物订单对应该购物商品品牌的可接受购物价格范围为f
i下
f
i上
。7.根据权利要求1所述的基于电子商务平台交易的商品品牌特征提取及智能推荐管理方法,其特征在于:所述s6中从该日常购物商品种类对应的若干相同购物商品品牌中筛选一个相同购物商品品牌作为该日常购物商品种类对应的偏好商品品牌,其具体的筛选方法
为统计该日常购物商品种类对应的各相同购物商品品牌出现的频次,进而从中提取出现频次最高的相同购物商品品牌作为该日常购物商品种类对应的偏好商品品牌。
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